數字化工廠和智能工廠，你想要建哪個？

2017年的雲棲大會將人工智慧、大數據、彈性計算、量子計算、IoT、AR等前沿科技推上了熱潮，我自己由於自身所服務的對象是製造業，而且做的是市場及諮詢的工作，也對市場最前沿的技術和熱點接觸的比較多，近來發現談「工業4.0」的越來越少了，談「工業互聯網」、「智能製造」和「智能工廠」的企業越來越多了。而且很多製造企業已經開始布局智能製造生態系統，構建智能工廠，所以，我寫下通過這篇文章，來概述一下「數字化工廠」和「智能工廠」的建設內容。

圖 西門子解讀數字化工廠模型

首先，我百度了一下「數字化工廠」的概念：數字化工廠是以產品全生命周期的相關數據為基礎，在計算機虛擬環境中，對整個生產過程進行模擬、評估和優化，並進一步擴展到整個產品生命周期的新型生產組織模式。

數字化工廠是現代數字製造技術與計算機模擬技術相結合的產物，同時具有其鮮明的特徵。它的出現給基礎製造業注入了新的活力，主要作為溝通產品設計和產品製造之間的橋樑。

在數字化工廠中，人的知識、經驗和智慧，逐步形成了企業組織作業運作的核心數據，這些數據服務於產品的全生命周期過程中，包括：產品研發數字化、產品準備及製造數字化、產品營銷及管理數字化和產品服務數字化。

圖 美國ARC數字化工廠模型（2006）

2006年，美國ARC總結了以製造為中心的數字製造、以設計為中心的數字製造和以管理為中心的數字製造，並考慮了原材料和能源供應和產品的銷售供應，提出用工程技術、生產製造和供應鏈三個維度來描述工廠的全部活動。

通過建立描述這三個維度的信息模型，利用適當的軟體就能夠完整表達圍繞產品設計、服務支持、生產製造以及原材料供應、銷售和市場相關的所有環節的活動，實現物理世界和計算機虛擬世界的互聯。

圖 艾普工華數字化工廠效益

既然數字化工廠是要實現將物理世界信息通過採集、建模、結構化、存儲、分析及傳遞轉化為計算機能理解的信息，那麼就一定需要泛在網路技術的支持。那有人說「泛在網路」到底是什麼，目前針對泛在網路業內還沒有準確的內涵及外延，我們常規形容它就是「無所不在的網路」，人所處的互聯網以及機器、產品及資源構建的物聯網就是數字化工廠中最基礎的泛在網路，通過泛在網路技術實現數字化信息的傳遞和共享，通過泛在網路技術縮短時空的距離，實現人與人之間、人與裝備之間、裝備與裝備之間、企業與企業之間的信息共享及協同。使得製造企業能夠實時獲取工廠內外相關的數據和信息，有效優化生產組織的全部活動，達到產品研發效率、生產效率、物流運轉效率、產品質量和資源利用率最高，同時對環境的影響最小，而且發揮了製造企業中的各類專業人員的作業能動性。

圖 艾普工華解讀智能製造運營模式變革

隨著中國、德國、美國、日本相繼發布智能製造相關戰略規劃及標準指南，明確智能工廠是實現實現智能製造的重要載體。製造企業面臨著個性化需求、定製化生產所帶來的資源動態配置、綠色製造、柔性快速換線、產品交期越來越短、競爭壓力劇增等考驗，相繼開始布局智能製造，在新的產業新的組織新的工廠，開始建立智能工廠，將企業置身於全球供應鏈的生態系統之中，應用泛在網路技術實現互聯網+智能工廠，構建智能製造的生態系統。

圖 美國智能製造標準體系智能製造的生態系統（2016）

2016年的美國智能製造標準體系中描繪的智能製造生態系統，其中包含了非常廣闊的製造業內容，範圍很廣，包括生產、管理、設計和工程。在這個生態系統圖中展示了整個製造系統的三維空間。

值得注意的是，這三個維度都與製造業金字塔（Manufacturing Pyramid）密切相連。這裡面潛在包含了一種非常傳統的思想，那就是產品的價值，是在一個標準工廠模型下得以實現，並開始延展。

其中每一個維度都為製造業金字塔從機器到工廠，從工廠到企業的垂直整合發揮作用。沿著每一個維度，製造業應用軟體的集成都有助於在車間層面提升控制能力，並且優化工廠和企業決策。這些維度和支持維度的軟體系統最終構成了製造業軟體系統的生態體系。

智能製造的生態系統不是一蹴而就的，需要非常多的使能技術，也需要很長一段時間的探索和積累，既然說智能工廠是智能製造的載體，那還是先來看看智能工廠的含義，我依然查看了百度中針對「智能工廠」的解釋：智能工廠就是利用各種現代化的技術，實現工廠的辦公、管理及生產自動化，達到加強及規範企業管理、減少工作失誤、堵塞各種漏洞、提高工作效率、進行安全生產、提供決策參考、加強外界聯繫、拓寬國際市場的目的。但是，我發現這樣的解釋不太直觀，就去看了一下智庫百科，找到了「智能工廠」的特徵：「智能工廠」的發展，是智能工業發展的新方向。特徵體現在製造生產上：

1、系統具有自主能力：可採集與理解外界及自身的資訊，並以之分析判及規劃自身行為。

2、整體可視技術的實踐：結合訊號處理、推理預測、彷真及多媒體技術，將實境擴增展示現實生活中的設計與製造過程。

3、協調、重組及擴充特性：系統中各組承擔為可依據工作任務，自行組成最佳系統結構。

4、自我學習及維護能力：透過系統自我學習功能，在製造過程中落實資料庫補充、更新，及自動執行故障診斷，並具備對故障排除與維護，或通知對的系統執行的能力。

5、人機共存的系統：人機之間具備互相協調合作關係，各自在不同層次之間相輔相成。

那麼智能工廠是以打通企業生產經營全部流程為著眼點，實現從產品設計到銷售，從設備控制到企業資源管理所有環節的信息快速交換、傳遞、存儲、處理和無縫智能化集成，也會應用大量的前言技術，例如：VR、圖像識別、語音、AGV、RGV、人機協同裝置、智能倉儲、柔性裝置、移動互聯網和邊緣計算等。我也總結了智能工廠的8個應用場景，供大家在實際的智能工廠建設過程中應用。

1、通過大數據智能分析手段精確獲取設計需求，進而通過智能創成方法進行產品概念設計，通過智能模擬和優化策略實現產品高性能設計，並通過並行協同策略實現設計製造信息的有效反饋。

2、通過建立智能物流與供應鏈協同體系，打造更快更準的供應鏈。基於移動互聯網構建以「供應-->運輸-->使用」為產業鏈主線，實現供應數據共享，企業運作協同化。在整個供應鏈中，所有的運輸裝備、存儲空間、使用路徑之間可以實現智能化的自主決策和調度。

3、通過建立柔性化的智能生產管控體系，進而通過「優化計劃-智能感知-動態調度-協調控制」的閉環流程來提升企業生產運作的適應性，以及對異常變化的快速響應能力。

4、通過軟體系統與環境系統之間實現深度融合，進而通過大數據進行智能優化能源結構，節約成本。

5、通過建立行之有效的智能生產指揮中心，促進集團級多基地多組織之間的協調控制，關注製造過程的各項運行參數，及時修正業務偏離。對智能產品可能發生的故障和事故進行預警與及時任務調度。

6、通過工業大數據智能分析手段，實現生產需求預測、決策分析預警、製造資源壽命最大化、優化零件庫存和可用性、故障精準診斷、提高產品質量和降低運營成本。

7、通過將企業市場拓展至產品的整個生命周期，包括產品開發或改進、生產加工、銷售、售後服務、產品報廢、產品解體或回收。實現服務型製造轉型，關注產品後端服務，基於行業特徵，建立高效安全的智能服務系統，實現服務和智能產品實時、有效、智能化互動，為企業創造新價值。

8、通過建立虛實融合體系，實現物理世界與虛擬世界的互聯互通，同時驅動人在企業中發揮新的經驗、知識和智慧的價值，形成新的人機交互模式。

由此，我們來總結一下數字化工廠和智能工廠的核心差異：

圖 智能工廠應用全數據化程序鏈和新的人機交互模式

總而言之，智能製造是基於新一代信息通信技術與先進位造技術深度融合，貫穿於設計、生產、管理、服務等製造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。企業建立智能工廠的過程，一定是由小到大實現從智能裝備到智能生產單元、智能生產線、智能車間乃至智能工廠的人機智能協同化體系建設過程。

還有2個月就到了2018年，相信你仍在為企業如何布局智能製造而躊躇莫展，挑戰和機遇與你並肩，但要始終明白：數字化工廠是智能工廠的基礎，祝你好運。